グーグル・クラウド・ジャパン合同会社
企業情報
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社
ぐーぐるくらうどじゃぱん
法人代表者名: 平手 智行
法人番号: 6010003022051
証券コード: -
事業概要: -
郵便番号: 1500002
本社所在地: 東京都渋谷区渋谷３丁目２１番３号渋谷ストリーム
従業員数: 600
従業員数（男性）: -
従業員数（女性）: -
創業: 2015-06-17
最新ニュース
cloud.google.com
Google Cloud は Apple と協力し、WWDC 2026 で発表された Apple の Private Cloud Compute（PCC）システムを Google Cloud 上で拡張しました。この連携は、Google Cloud の Confidential Computing ポートフォリオと Titanium セキュリティ アーキテクチャを活用し、AI ワークロードにおけるデータ保護とプライバシーを強化します。
この記事は、AI 開発者、セキュリティエンジニア、クラウドアーキテクト、および機密性の高いデータを扱う組織のリーダーを対象としています。
Google Cloud と Apple は、Intel および NVIDIA との協力のもと、ハードウェアベースの機密コンピューティング環境を提供し、データ使用中の機密性、分離性、透明性を保証することで、次世代のプライベート AI インフラストラクチャの未来を築いています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Andrés Lagar-Cavilla</name><title>Distinguished Engineer, Google</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloud は Apple と協力し、WWDC 2026 で発表された Apple の Private Cloud Compute（PCC）システムを Google Cloud 上で拡張しました。この連携は、Google Cloud の Confidential Computing ポートフォリオと Titanium セキュリティ アーキテクチャを活用し、AI ワークロードにおけるデータ保護とプライバシーを強化します。
この記事は、AI 開発者、セキュリティエンジニア、クラウドアーキテクト、および機密性の高いデータを扱う組織のリーダーを対象としています。
Google Cloud と Apple は、Intel および NVIDIA との協力のもと、ハードウェアベースの機密コンピューティング環境を提供し、データ使用中の機密性、分離性、透明性を保証することで、次世代のプライベート AI インフラストラクチャの未来を築いています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Andrés Lagar-Cavilla</name><title>Distinguished Engineer, Google</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloud は Apple と協力し、WWDC 2026 で発表された Apple の Private Cloud Compute（PCC）システムを Google Cloud 上で拡張しました。この連携は、Google Cloud の Confidential Computing ポートフォリオと Titanium セキュリティ アーキテクチャを活用し、AI ワークロードにおけるデータ保護とプライバシーを強化します。
この記事は、AI 開発者、セキュリティエンジニア、クラウドアーキテクト、および機密性の高いデータを扱う組織のリーダーを対象としています。
Google Cloud と Apple は、Intel および NVIDIA との協力のもと、ハードウェアベースの機密コンピューティング環境を提供し、データ使用中の機密性、分離性、透明性を保証することで、次世代のプライベート AI インフラストラクチャの未来を築いています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Andrés Lagar-Cavilla</name><title>Distinguished Engineer, Google</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloud の Antigravity ツール群には、デスクトップアプリの Antigravity 2.0、CLI の Antigravity CLI、IDE の Antigravity IDE、SDK の Antigravity SDK があります。
これらはすべて共通のエージェントハーネス上で動作し、プロジェクト管理、コーディング、自動化のニーズに応じて選択できます。
開発者、特に複数のプロジェクトを管理するエンジニアや、カスタムエージェントを開発したい Python ユーザーに適しています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Luke Schlangen</name><title>Developer Advocate, Google Cloud</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloud の Antigravity ツール群には、デスクトップアプリの Antigravity 2.0、CLI の Antigravity CLI、IDE の Antigravity IDE、SDK の Antigravity SDK があります。
これらはすべて共通のエージェントハーネス上で動作し、プロジェクト管理、コーディング、自動化のニーズに応じて選択できます。
開発者、特に複数のプロジェクトを管理するエンジニアや、カスタムエージェントを開発したい Python ユーザーに適しています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Luke Schlangen</name><title>Developer Advocate, Google Cloud</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloud の Antigravity ツール群には、デスクトップアプリの Antigravity 2.0、CLI の Antigravity CLI、IDE の Antigravity IDE、SDK の Antigravity SDK があります。
これらはすべて共通のエージェントハーネス上で動作し、プロジェクト管理、コーディング、自動化のニーズに応じて選択できます。
開発者、特に複数のプロジェクトを管理するエンジニアや、カスタムエージェントを開発したい Python ユーザーに適しています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Luke Schlangen</name><title>Developer Advocate, Google Cloud</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloudは、Apache Sparkのパフォーマンスを大幅に向上させるLightning Engineの一般提供を開始しました。これは、JVMのオーバーヘッドを排除し、ネイティブC++命令にコンパイルすることで、標準のSparkと比較して最大4.9倍高速な処理を実現します。また、ストレージコネクタの最適化や高度なクエリ最適化により、費用対効果も向上しています。この技術は、データ量が増大する現代のデータ処理におけるパフォーマンスとコストの課題を解決するために設計されており、既存のデータパイプラインに変更を加える必要なく利用可能です。
* 大規模データ処理におけるパフォーマンスとコストの課題を抱えるデータエンジニア、インフラエンジニア、およびデータサイエンティスト向けの記事です。
* Lightning Engineの導入により、Apache Sparkの処理速度が最大4.9倍向上し、費用対効果も2倍になることが解説されています。
* ネイティブ実行、最適化されたストレージコネクタ、高度なクエリ最適化などの技術的な詳細と、導入方法について説明されています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Abhishek Modi</name><title>Principal Software Engineer, Google Cloud</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloudは、Apache Sparkのパフォーマンスを大幅に向上させるLightning Engineの一般提供を開始しました。これは、JVMのオーバーヘッドを排除し、ネイティブC++命令にコンパイルすることで、標準のSparkと比較して最大4.9倍高速な処理を実現します。また、ストレージコネクタの最適化や高度なクエリ最適化により、費用対効果も向上しています。この技術は、データ量が増大する現代のデータ処理におけるパフォーマンスとコストの課題を解決するために設計されており、既存のデータパイプラインに変更を加える必要なく利用可能です。
* 大規模データ処理におけるパフォーマンスとコストの課題を抱えるデータエンジニア、インフラエンジニア、およびデータサイエンティスト向けの記事です。
* Lightning Engineの導入により、Apache Sparkの処理速度が最大4.9倍向上し、費用対効果も2倍になることが解説されています。
* ネイティブ実行、最適化されたストレージコネクタ、高度なクエリ最適化などの技術的な詳細と、導入方法について説明されています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Abhishek Modi</name><title>Principal Software Engineer, Google Cloud</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloudは、Apache Sparkのパフォーマンスを大幅に向上させるLightning Engineの一般提供を開始しました。これは、JVMのオーバーヘッドを排除し、ネイティブC++命令にコンパイルすることで、標準のSparkと比較して最大4.9倍高速な処理を実現します。また、ストレージコネクタの最適化や高度なクエリ最適化により、費用対効果も向上しています。この技術は、データ量が増大する現代のデータ処理におけるパフォーマンスとコストの課題を解決するために設計されており、既存のデータパイプラインに変更を加える必要なく利用可能です。
* 大規模データ処理におけるパフォーマンスとコストの課題を抱えるデータエンジニア、インフラエンジニア、およびデータサイエンティスト向けの記事です。
* Lightning Engineの導入により、Apache Sparkの処理速度が最大4.9倍向上し、費用対効果も2倍になることが解説されています。
* ネイティブ実行、最適化されたストレージコネクタ、高度なクエリ最適化などの技術的な詳細と、導入方法について説明されています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Abhishek Modi</name><title>Principal Software Engineer, Google Cloud</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloudは、Apache Sparkのパフォーマンスを大幅に向上させるLightning Engineの一般提供を開始しました。これは、JVMのオーバーヘッドを排除し、ネイティブC++命令にコンパイルすることで、標準のSparkと比較して最大4.9倍高速な処理を実現します。また、ストレージコネクタの最適化や高度なクエリ最適化により、費用対効果も向上しています。この技術は、データ量が増大する現代のデータ処理におけるパフォーマンスとコストの課題を解決するために設計されており、既存のデータパイプラインに変更を加える必要なく利用可能です。
* 大規模データ処理におけるパフォーマンスとコストの課題を抱えるデータエンジニア、インフラエンジニア、およびデータサイエンティスト向けの記事です。
* Lightning Engineの導入により、Apache Sparkの処理速度が最大4.9倍向上し、費用対効果も2倍になることが解説されています。
* ネイティブ実行、最適化されたストレージコネクタ、高度なクエリ最適化などの技術的な詳細と、導入方法について説明されています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Abhishek Modi</name><title>Principal Software Engineer, Google Cloud</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloudは、Apache Sparkのパフォーマンスを大幅に向上させるLightning Engineの一般提供を開始しました。これは、JVMのオーバーヘッドを排除し、ネイティブC++命令にコンパイルすることで、標準のSparkと比較して最大4.9倍高速な処理を実現します。また、ストレージコネクタの最適化や高度なクエリ最適化により、費用対効果も向上しています。この技術は、データ量が増大する現代のデータ処理におけるパフォーマンスとコストの課題を解決するために設計されており、既存のデータパイプラインに変更を加える必要なく利用可能です。
* 大規模データ処理におけるパフォーマンスとコストの課題を抱えるデータエンジニア、インフラエンジニア、およびデータサイエンティスト向けの記事です。
* Lightning Engineの導入により、Apache Sparkの処理速度が最大4.9倍向上し、費用対効果も2倍になることが解説されています。
* ネイティブ実行、最適化されたストレージコネクタ、高度なクエリ最適化などの技術的な詳細と、導入方法について説明されています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Abhishek Modi</name><title>Principal Software Engineer, Google Cloud</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Kubernetes Engine (GKE) の GKE Inference Gateway は、生成 AI ワークロードの推論を高速化し、応答時間を大幅に短縮する技術です。
この技術は、リアルタイムのモデルサーバー指標に基づき、AI ワークロードをインテリジェントにルーティングし、アクセラレータのアイドル時間を最小限に抑えます。
本記事は、AI 開発者、インフラエンジニア、データサイエンティスト、そして生成 AI の導入を検討している技術責任者向けです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Susan Wu</name><title>Outbound Product Manager</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Kubernetes Engine (GKE) の GKE Inference Gateway は、生成 AI ワークロードの推論を高速化し、応答時間を大幅に短縮する技術です。
この技術は、リアルタイムのモデルサーバー指標に基づき、AI ワークロードをインテリジェントにルーティングし、アクセラレータのアイドル時間を最小限に抑えます。
本記事は、AI 開発者、インフラエンジニア、データサイエンティスト、そして生成 AI の導入を検討している技術責任者向けです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Susan Wu</name><title>Outbound Product Manager</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Kubernetes Engine (GKE) の GKE Inference Gateway は、生成 AI ワークロードの推論を高速化し、応答時間を大幅に短縮する技術です。
この技術は、リアルタイムのモデルサーバー指標に基づき、AI ワークロードをインテリジェントにルーティングし、アクセラレータのアイドル時間を最小限に抑えます。
本記事は、AI 開発者、インフラエンジニア、データサイエンティスト、そして生成 AI の導入を検討している技術責任者向けです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Susan Wu</name><title>Outbound Product Manager</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Kubernetes Engine (GKE) の GKE Inference Gateway は、生成 AI ワークロードの推論を高速化し、応答時間を大幅に短縮する技術です。
この技術は、リアルタイムのモデルサーバー指標に基づき、AI ワークロードをインテリジェントにルーティングし、アクセラレータのアイドル時間を最小限に抑えます。
本記事は、AI 開発者、インフラエンジニア、データサイエンティスト、そして生成 AI の導入を検討している技術責任者向けです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Susan Wu</name><title>Outbound Product Manager</title><department></department><company></company> cloud.google.com
・AI導入初期には「Jカーブ」と呼ばれる一時的な生産性低下と学習コストが発生するが、これは自然な過程であり、長期的な投資と捉えることが重要である。
・AI活用の効果は組織によって二極化しており、成功にはワークフローやチームの事前準備といった組織的サポートが不可欠である。
・AIの費用対効果を正しく評価するため、ソフトウェア開発ライフサイクル全体でのコスト削減、生産性向上、セキュリティ強化などを考慮した財務モデルの構築が求められる。
この記事は、AI導入によるソフトウェア開発の費用対効果を最大化したいと考えているエンジニアリングマネージャー、プロジェクトマネージャー、テックリード、アーキテクト、および経営層を対象としています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Eva Dong</name><title>AI Value Realization, Delta Americas</title><department></department><company></company> cloud.google.com
・AI導入初期には「Jカーブ」と呼ばれる一時的な生産性低下と学習コストが発生するが、これは自然な過程であり、長期的な投資と捉えることが重要である。
・AI活用の効果は組織によって二極化しており、成功にはワークフローやチームの事前準備といった組織的サポートが不可欠である。
・AIの費用対効果を正しく評価するため、ソフトウェア開発ライフサイクル全体でのコスト削減、生産性向上、セキュリティ強化などを考慮した財務モデルの構築が求められる。
この記事は、AI導入によるソフトウェア開発の費用対効果を最大化したいと考えているエンジニアリングマネージャー、プロジェクトマネージャー、テックリード、アーキテクト、および経営層を対象としています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Eva Dong</name><title>AI Value Realization, Delta Americas</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloud の BigQuery Graph を使用して、食品サプライ チェーンのような複雑なビジネスのデジタルツインを構築する方法について解説しています。
従来のデータベースでは限界があった、サプライ チェーンにおける「ブルウィップ効果」や「管理外支出」といった課題を、グラフベースのモデルでどのように解決できるか、具体例を交えて説明しています。
この機能は、レストランチェーンの経営者や、サプライ チェーンの可視化とリスク管理に関心のあるデータサイエンティスト、アーキテクト、インフラエンジニア、データベースエンジニアなど、複雑なデータ関係性を理解し、ビジネスの俊敏性を高めたいと考えている方々にとって有益な情報となるでしょう。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Candice Chen</name><title>Product Manager, BigQuery</title><department></department><company></company> cloud.google.com
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従来のデータベースでは限界があった、サプライ チェーンにおける「ブルウィップ効果」や「管理外支出」といった課題を、グラフベースのモデルでどのように解決できるか、具体例を交えて説明しています。
この機能は、レストランチェーンの経営者や、サプライ チェーンの可視化とリスク管理に関心のあるデータサイエンティスト、アーキテクト、インフラエンジニア、データベースエンジニアなど、複雑なデータ関係性を理解し、ビジネスの俊敏性を高めたいと考えている方々にとって有益な情報となるでしょう。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Candice Chen</name><title>Product Manager, BigQuery</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloud の BigQuery Graph を使用して、食品サプライ チェーンのような複雑なビジネスのデジタルツインを構築する方法について解説しています。
従来のデータベースでは限界があった、サプライ チェーンにおける「ブルウィップ効果」や「管理外支出」といった課題を、グラフベースのモデルでどのように解決できるか、具体例を交えて説明しています。
この機能は、レストランチェーンの経営者や、サプライ チェーンの可視化とリスク管理に関心のあるデータサイエンティスト、アーキテクト、インフラエンジニア、データベースエンジニアなど、複雑なデータ関係性を理解し、ビジネスの俊敏性を高めたいと考えている方々にとって有益な情報となるでしょう。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Candice Chen</name><title>Product Manager, BigQuery</title><department></department><company></company>